产品监测注册登记

本数据集为 Product Surveillance Registry,来源于 clinicaltrials.gov,覆盖心脏节律障碍、泌尿系统疾病、神经系统疾病、心血管疾病、消化系统疾病、颅内动脉瘤、机械循环支持及呼吸治疗等方向

MedtronicMedtronic
clinicaltrials
浏览 36
文本分类Cardiac Rhythm DisordersUrological DisordersNeurological DisordersCardiovascular DisordersDigestive DisordersIntracranial AneurysmMechanical Circulatory SupportRespiratory TherapyMinimally Invasive Surgical ProceduresDiagnostic Techniques and ProceduresSurgical Procedures, OperativeRenal Insufficiency
Product Surveillance Registry

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

产品监测注册登记

本数据集为 Product Surveillance Registry,来源于 clinicaltrials.gov,覆盖心脏节律障碍、泌尿系统疾病、神经系统疾病、心血管疾病、消化系统疾病、颅内动脉瘤、机械循环支持及呼吸治疗等方向。该注册登记旨在对 Medtronic 已上市产品进行持续评估并定期报告安全性与有效性,数据服务于患者、医院、临床医生、监管机构、支付方及产业界,通过简化临床监测流程、以负担最小的方式促进前沿性能评估。可用于围绕上市后产品安全性与有效性的分类与监测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心脏节律障碍、泌尿系统疾病、神经系统疾病、心血管疾病、消化系统疾病、颅内动脉瘤、机械循环支持、呼吸治疗。该注册登记的目的是对 Medtronic 已上市产品的安全性和有效性提供持续评估和定期报告。该注册登记数据旨在通过简化临床监测流程并以负担最小的方式促进前沿性能评估,从而惠及并支持患者、医院、临床医生、监管机构、支付方和产业界的利益。

【主题与分类】

主题标签:Cardiac Rhythm Disorders、Urological Disorders、Neurological Disorders、Cardiovascular Disorders、Digestive Disorders、Intracranial Aneurysm、Mechanical Circulatory Support、Respiratory Therapy、Minimally Invasive Surgical Procedures、Diagnostic Techniques and Procedures。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01524276

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01524276

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:心律失常、泌尿系统疾病、神经系统疾病、心血管疾病、消化系统疾病、颅内动脉瘤、机械循环支持、呼吸治疗。本登记研究的目的是对美敦力已上市产品的安全性和有效性进行持续评估和定期报告。登记研究数据旨在通过简化临床监测流程并以负担最小的方式促进前沿性能评估,从而惠及并支持患者、医院、临床医生、监管机构、支付方和行业的利益。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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